EM-ACO: Combining EM and ACO for Classification
محل انتشار: یازدهمین کنفرانس سراسری سیستم های هوشمند
سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,131
فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICS11_257
تاریخ نمایه سازی: 14 مهر 1392
چکیده مقاله:
Classification is a data mining technique that assigns data in a collection to target classes. Ant Colony Optimization (ACO) and Expectation Maximization (EM) algorithms are effective methods of machine learning which have been used widely for classification. In this work, a hybrid method is proposed by using these algorithms, as named EM-ACO. In the approach, ACO is first used to improve training data, and then EM classifies improved dada. We test our method on UCI machine learning data sets, iris and glass. The experimental results show proposed method performs better than EM
کلیدواژه ها:
Classification ، Hybrid method ، Ant colony optimization algorithm ، Expectation maximization algorithm
نویسندگان
Toktam Zhiani Asoudeh
Department of Computer Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
Hamid Haj Seyyed Javadi
Department of Mathematics and Computer Science, Shahed University, Tehran, Iran
Neda saboori
Department of Computer Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :